El nuevo modelo de Meta, aún en entrenamiento, habría alcanzado el nivel de GPT-5.5 en pruebas internas. El avance llega tras una inversión de hasta U$S 145.000 millones en infraestructura y una profunda reorganización de su estrategia de inteligencia artificial.
La competencia por desarrollar los modelos de inteligencia artificial más avanzados suma un nuevo capítulo. Meta está entrenando un modelo de próxima generación, conocido internamente como Watermelon, que, según la propia compañía, ya alcanzó un nivel de rendimiento comparable al de GPT-5.5 de OpenAI en sus evaluaciones internas.
La información fue compartida por Alexandr Wang, director de IA de Meta y responsable de Meta Superintelligence Labs, durante una reunión con empleados. Aunque la empresa no detalló qué benchmarks o pruebas utilizó para llegar a esa conclusión, el anuncio refleja la intención de demostrar que la brecha con OpenAI comienza a reducirse.
El desarrollo de Watermelon llega en un momento clave para Meta, que durante el último año redobló su apuesta por la inteligencia artificial con inversiones sin precedentes en infraestructura, talento y capacidad de cómputo.
Un modelo mucho más ambicioso que Avocado
Watermelon sucede a Avocado, el modelo que fue presentado públicamente en abril bajo el nombre comercial de Muse Spark.
Según explicó Wang durante la reunión interna, el nuevo sistema representa un salto significativo respecto de su predecesor.
«Watermelon, nuestro siguiente modelo después de Avocado, está actualmente en entrenamiento», señaló el ejecutivo. «Watermelon utiliza un orden de magnitud más de capacidad de cómputo que Avocado».
Ese incremento en recursos de procesamiento refleja una tendencia que atraviesa a toda la industria: los modelos más avanzados requieren volúmenes crecientes de GPU, centros de datos especializados y enormes inversiones para mejorar sus capacidades de razonamiento, programación y comprensión del lenguaje.
Una inversión de hasta U$S 145.000 millones
El anuncio también pone en contexto la magnitud de la apuesta financiera realizada por Meta.
La compañía estima invertir entre U$S 125.000 millones y U$S 145.000 millones durante este año para fortalecer su infraestructura de inteligencia artificial. El presupuesto contempla la construcción y expansión de centros de datos, la compra de chips especializados y el desarrollo de la plataforma necesaria para entrenar modelos cada vez más grandes.
Esta estrategia responde, en parte, a las dificultades que enfrentó Avocado durante su desarrollo.
De acuerdo con la información difundida, ese modelo sufrió varios retrasos debido a limitaciones en áreas consideradas fundamentales para los modelos de última generación, como el razonamiento complejo, la generación de código y la producción de texto de alta calidad.
La llegada de Alexandr Wang cambió la estrategia
Para acelerar el desarrollo de IA, Mark Zuckerberg reorganizó el área y reforzó el equipo con nuevas incorporaciones.
Entre ellas se destaca Alexandr Wang, fundador de Scale AI, quien asumió el liderazgo de Meta Superintelligence Labs tras incorporarse a la compañía. Desde entonces, Meta intensificó la contratación de investigadores especializados mediante paquetes de compensación multimillonarios con el objetivo de competir por el talento con empresas como OpenAI y Anthropic.
La reorganización busca que Meta vuelva a ocupar un lugar central en la carrera por la inteligencia artificial después de que varios de sus modelos anteriores quedaran por detrás de los desarrollados por sus principales competidores.
La meta sigue moviéndose
Aunque Meta sostiene que Watermelon ya iguala el rendimiento de GPT-5.5, la competencia continúa avanzando.
OpenAI presentó recientemente GPT-5.6, una versión más reciente de su familia de modelos. Sin embargo, su despliegue todavía no se produjo de forma masiva debido a revisiones solicitadas por el gobierno de Estados Unidos antes de su lanzamiento general.
Eso significa que, incluso si Watermelon logra equiparar el desempeño de GPT-5.5, el objetivo seguirá evolucionando a medida que OpenAI y otros laboratorios continúan lanzando nuevas generaciones de modelos.
En paralelo, compañías como Anthropic, Google, Microsoft y xAI mantienen fuertes inversiones en infraestructura y entrenamiento de sistemas cada vez más sofisticados, consolidando una competencia que ya no depende únicamente de la calidad de los algoritmos, sino también de la capacidad para financiar enormes centros de datos y disponer de suficiente potencia de cálculo.
Con Watermelon todavía en entrenamiento, Meta intenta demostrar que su gigantesca apuesta por la inteligencia artificial empieza a traducirse en resultados concretos. El verdadero desafío será comprobar, cuando el modelo sea presentado oficialmente, si ese rendimiento interno logra sostenerse frente a las próximas generaciones de IA que ya preparan sus principales rivales.